Luận văn tập trung nghiên cứu, cài đặt và đánh giá một số thuật toán phân cụm và phân lớp dữ liệu tiêu biểu, từ đó ứng dụng vào bài toán thực tế. Các thuật toán phân cụm như K-means, phân cụm phân cấp và thuật toán phân lớp như K-NN, Naive Bayes, Cây quyết định được khảo sát chi tiết về nguyên lý hoạt động, ưu nhược điểm. Luận văn tiến hành cài đặt các thuật toán trên ngôn ngữ lập trình phù hợp, thử nghiệm trên các bộ dữ liệu chuẩn để so sánh hiệu năng dựa trên các độ đo như độ chính xác, độ hồi tưởng, F1-score. Kết quả thực nghiệm cho thấy mỗi thuật toán có thế mạnh riêng tùy thuộc vào đặc điểm dữ liệu. Phần ứng dụng, luận văn xây dựng hệ thống hỗ trợ phân loại văn bản hoặc phân nhóm khách hàng, minh chứng tính khả thi của việc áp dụng các kỹ thuật khai phá dữ liệu vào giải quyết vấn đề thực tiễn, góp phần nâng cao hiệu quả xử lý thông tin.